研究けんきゅう / Research

コンテンツ科学かがく研究けんきゅう系けい

杉本すぎもと晃宏あきひろ
SUGIMOTO Akihiro
コンテンツ科学かがく研究けんきゅう系けい教授きょうじゅ／副ふく所長しょちょう

学位がくい：1996年ねん　東京大学とうきょうだいがく博士はかせ（工学こうがく）コンピュータビジョン、ヒューマン・コンピュータ・インタラクション、アルゴリズム、類似るいじ画像がぞう検索けんさく
専門せんもん分野ぶんや：パターンメディア
研究けんきゅう内容ないよう：http://researchmap.jp/sugimoto/
研究けんきゅう室しつWEB

研究けんきゅう紹介しょうかい

コンピューター・ビジョンを離散りさん幾何きか学がくの立場たちばで再さい構築こうちくする

コンピューター・ビジョンの手法しゅほうに、数理すうり工学こうがくの立場たちばから厳密げんみつな検討けんとうを加くわえ、精度せいどなどの議論ぎろんがきちんとできるようにしたいと思おもっています。
コンピューター・ビジョンとは、デジタルカメラで撮影さつえいして得えた2 次元じげん画像がぞうから、そこに写うつっている対象たいしょうが何なにかを判断はんだんする技術ぎじゅつといっていいでしょう。この技術ぎじゅつは大おおきく進歩しんぽして一般いっぱんのデジタルカメラにも応用おうようされるほど身近みぢかになりました。例たとえば、ファインダー内ないにある対象たいしょうを背景はいけいと区別くべつしてそこにピントを合あわせる、人ひとの顔かおを認識にんしきしてその部分ぶぶんがきれいに写うつるよう露出ろしゅつを調整ちょうせいするといった技術ぎじゅつがコンピューター・ビジョンの成果せいかです。私わたしは数理すうりの立場たちばから、対象たいしょうが何なにであるかを認識にんしきするための手法しゅほうを研究けんきゅうしてきました。

モデルを用もちいた認識にんしきと画像がぞうの再さい構築こうちく

3 次元じげんの形状けいじょう情報じょうほうが2 次元じげん画像がぞうとして撮像さつぞうされる過程かていを数理すうり的てきにとらえ、カメラで撮とった画像がぞうから対象たいしょうを認識にんしきするためのモデルを作つくっておく方法ほうほうがあります。いくつかの形状けいじょうごとにモデルを作つくっておいて2 次元じげん画像がぞうがどれに合あうかを判定はんていすれば、照明しょうめいや視点してんが変かわっても、何なにが見みえているかが分わかるようになります。
対象たいしょうが点てん集合しゅうごうで表現ひょうげんされているとします。そして、空間くうかんに対象たいしょうを表あらわすいくつかの点てんがある視点してんから見みえていて、別べつの視点してんからやはり同おなじようにいくつかの点てんが見みえるとします。どの点てんとどの点てんが対応たいおうするかが分わかっていれば、カメラで撮とった2 枚まいの画像がぞうを基もとに、まったく別べつの新あたらしい視点してんから見みたときどのように見みえるかを正確せいかくに予測よそくすることができます。
こうしたコンピューター・ビジョンの理論りろんを深ふかめながら現実げんじつの問題もんだいに適用てきようするうちに、１ひとつの問題もんだいに気きが付つきました。2 次元じげん画像がぞうから3 次元じげんの情報じょうほうを復元ふくげんしようとした場合ばあいに、復元ふくげんした長ながさや角度かくどに対たいして精度せいど保証ほしょうをするためのきちんとした理論りろんがないのです。

離散りさん幾何きか学がくを使つかって精度せいど保証ほしょうをする

デジタルカメラで撮とるということは、連続れんぞくしている3 次元じげんの情報じょうほうを離散りさん化か（デジタル化か）した2 次元じげん情報じょうほうに変換へんかんすることです。例たとえば、現実げんじつの平面へいめん上じょうに直線ちょくせんを描えがいたものをカメラで撮影さつえいすると、コンピューター上じょうでは碁盤ごばんの目めを塗ぬったように変換へんかんされます。どれほど解像度かいぞうどを上あげようと、デジタル化かされた情報じょうほうである以上いじょうは何なんらかの誤差ごさ（離散りさん化か誤差ごさ）が伴ともないます。このデジタル化かされた2 次元じげん画像がぞうの情報じょうほうから対象たいしょうの3 次元じげん空間くうかんでの位置いちや向むきを推定すいていするのですが、推定すいていされた値ねにどれくらいの誤差ごさが含ふくまれるのかということが分わからなかった。そういう突つっ込こんだ議論ぎろんを置おき去ざりにして実験じっけん的てきに、つまりカメラの前まえに実際じっさいに何なにかを置おいてみて、精度せいどを調しらべるということが多おおかったのです。
ここで、離散りさん幾何きかという数学すうがくの助たすけを借かりると、かっちりとした精度せいどを求もとめることができます。今いま考かんがえているのは、離散りさん幾何きかの考かんがえに基もとづいてコンピューター・ビジョンで使つかわれてきた幾何きか学がく（多た視点してん幾何きか）を新あたらしい「離散りさん多た視点してん幾何きか」として厳密げんみつに再さい構築こうちくすることです。
離散りさん多た視点してん幾何きかができれば、対象たいしょうの大おおきさとカメラの配置はいち、そしてどのくらいの誤差ごさを許容きょようするかを決きめれば、どのくらいの性能せいのうのカメラが必要ひつようとなるかが理論りろん的てきに分わかります。解像度かいぞうどの違ちがうカメラを複数ふくすう組くみ合あわせて使つかう場合ばあいでも、同おなじ対象たいしょうを見みていることが分わかればその位置いちを厳密げんみつに求もとめることもできます。別べつない方いかたをすると、対象たいしょう物ぶつとカメラの性能せいのうから得えられる精度せいどの限界げんかいが決きまってしまうのに、それに気きづかず計算けいさん方法ほうほうをいじってみたりしている場合ばあいに、はっきり「それは無理むりです」と言いってあげられるようになります。